#!/usr/bin/env python3
"""
基于模板分析示例

这个示例展示了如何使用分析模板作为参考框架。
AI 会理解模板的结构和要求，并根据数据特征灵活调整分析内容。

使用方法：
    python examples/template_based_analysis.py

或者使用命令行：
    python -m src.main --data test_data/ticket_sample.csv --template templates/ticket_analysis.md --output output/template
"""

import sys
import os

# 添加项目根目录到路径
sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))

from src.main import run_analysis
from src.logging_config import setup_logging
import logging

def main():
    """运行基于模板的分析"""
    # 设置日志
    setup_logging()
    logger = logging.getLogger(__name__)
    
    logger.info("=" * 80)
    logger.info("基于模板分析示例")
    logger.info("=" * 80)
    
    # 配置参数
    data_file = "test_data/ticket_sample.csv"
    template_file = "templates/ticket_analysis.md"
    output_dir = "output/template"
    
    logger.info(f"数据文件: {data_file}")
    logger.info(f"分析模板: {template_file}")
    logger.info(f"输出目录: {output_dir}")
    logger.info("")
    logger.info("分析模式: 基于模板")
    logger.info("AI 将：")
    logger.info("  1. 解析模板结构和要求")
    logger.info("  2. 检查数据是否满足模板要求")
    logger.info("  3. 根据数据特征灵活调整分析内容")
    logger.info("  4. 按模板结构组织报告")
    logger.info("  5. 说明哪些分析被跳过及原因")
    logger.info("")
    logger.info("注意：如果数据缺少某些字段，AI 会智能跳过相关分析")
    logger.info("")
    
    try:
        # 运行分析（使用模板）
        report_path = run_analysis(
            data_file=data_file,
            user_requirement=None,
            template_file=template_file,
            output_dir=output_dir
        )
        
        logger.info("")
        logger.info("=" * 80)
        logger.info("分析完成！")
        logger.info(f"报告已生成: {report_path}")
        logger.info("=" * 80)
        
        # 显示报告预览
        if os.path.exists(report_path):
            with open(report_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                content = f.read()
                preview = content[:500] + "..." if len(content) > 500 else content
                logger.info("")
                logger.info("报告预览:")
                logger.info("-" * 80)
                logger.info(preview)
                logger.info("-" * 80)
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"分析失败: {e}", exc_info=True)
        sys.exit(1)

def example_problem_analysis():
    """问题分析模板示例"""
    setup_logging()
    logger = logging.getLogger(__name__)
    
    logger.info("=" * 80)
    logger.info("问题分析模板示例")
    logger.info("=" * 80)
    
    data_file = "test_data/anomaly_sample.csv"
    template_file = "templates/problem_analysis.md"
    output_dir = "output/problem_analysis"
    
    logger.info(f"数据文件: {data_file}")
    logger.info(f"分析模板: {template_file}")
    logger.info(f"输出目录: {output_dir}")
    logger.info("")
    logger.info("这个示例使用包含异常的数据集，AI 将：")
    logger.info("  1. 识别数据中的异常模式")
    logger.info("  2. 分析异常的分布和影响")
    logger.info("  3. 推断可能的根本原因")
    logger.info("  4. 提供解决方案建议")
    logger.info("")
    
    try:
        report_path = run_analysis(
            data_file=data_file,
            user_requirement=None,
            template_file=template_file,
            output_dir=output_dir
        )
        
        logger.info("")
        logger.info("=" * 80)
        logger.info("分析完成！")
        logger.info(f"报告已生成: {report_path}")
        logger.info("=" * 80)
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"分析失败: {e}", exc_info=True)

def example_data_analysis():
    """通用数据分析模板示例"""
    setup_logging()
    logger = logging.getLogger(__name__)
    
    logger.info("=" * 80)
    logger.info("通用数据分析模板示例")
    logger.info("=" * 80)
    
    data_file = "test_data/sales_sample.csv"
    template_file = "templates/data_analysis.md"
    output_dir = "output/data_analysis"
    
    logger.info(f"数据文件: {data_file}")
    logger.info(f"分析模板: {template_file}")
    logger.info(f"输出目录: {output_dir}")
    logger.info("")
    logger.info("这个示例使用通用数据分析模板，适用于各种数据类型")
    logger.info("")
    
    try:
        report_path = run_analysis(
            data_file=data_file,
            user_requirement=None,
            template_file=template_file,
            output_dir=output_dir
        )
        
        logger.info("")
        logger.info("=" * 80)
        logger.info("分析完成！")
        logger.info(f"报告已生成: {report_path}")
        logger.info("=" * 80)
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"分析失败: {e}", exc_info=True)

def example_combined_analysis():
    """组合模式：模板 + 需求"""
    setup_logging()
    logger = logging.getLogger(__name__)
    
    logger.info("=" * 80)
    logger.info("组合模式示例：模板 + 需求")
    logger.info("=" * 80)
    
    data_file = "test_data/ticket_sample.csv"
    template_file = "templates/ticket_analysis.md"
    user_requirement = "重点关注车门模块的远程控制问题，进行深入的根因分析"
    output_dir = "output/combined_analysis"
    
    logger.info(f"数据文件: {data_file}")
    logger.info(f"分析模板: {template_file}")
    logger.info(f"用户需求: {user_requirement}")
    logger.info(f"输出目录: {output_dir}")
    logger.info("")
    logger.info("这个示例同时使用模板和需求：")
    logger.info("  - 模板提供报告结构框架")
    logger.info("  - 需求指定分析重点和深度")
    logger.info("  - AI 会在模板框架下进行针对性深入分析")
    logger.info("")
    
    try:
        report_path = run_analysis(
            data_file=data_file,
            user_requirement=user_requirement,
            template_file=template_file,
            output_dir=output_dir
        )
        
        logger.info("")
        logger.info("=" * 80)
        logger.info("分析完成！")
        logger.info(f"报告已生成: {report_path}")
        logger.info("=" * 80)
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"分析失败: {e}", exc_info=True)

if __name__ == "__main__":
    # 运行主示例
    main()
    
    # 取消注释以运行其他示例
    # example_problem_analysis()
    # example_data_analysis()
    # example_combined_analysis()